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基于PCNN的织物疵点识别研究  
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【英文篇名】 Research on Recognition and Detection for the Fabric Faults Based on PCNN
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【作者】 张瑞林; 徐轶峰;
【英文作者】 Zhang Ruilin et al;
【作者单位】 浙江理工大学软件工程研究所; 浙江理工大学软件工程研究所 杭州; 310018;
【文献出处】 纺织学报 , Journal of Textile Research, 编辑部邮箱 2004年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 织物疵点; PCNN; 特征; 迭代次数;
【摘要】 根据织物表面图像的灰度强度和织物疵点图像的灰度强度的不同 ,运用PCNN对织物疵点进行自动检测。从理论上分析PCNN模型 ,并用其对织物疵点进行特征的提取 ,证明PCNN在自动检测过程中的适用性 ,以及PCNN模型中迭代次数对实验结果的影响。
【英文摘要】 A method of detecting the textile defects by using Pulsed Coupled Neural Network (PCNN) is proposed according to the difference of gray intensity between normal fabric images and textile defects.The results show that PCNN is applicable in automatic operation and the effect of the number of iteration on the experimetal results is also proved.
【基金】 浙江省自然科学基金资助项目 (ZJ 60 2 0 14 )
【更新日期】 2005-08-19
【分类号】 TS101.97
【正文快照】 织物疵点是影响产品质量的重要因素 ,它不仅包括织造过程中所产生的经缩、纬缩、断经、筘路、跳花、烂边、油渍等 ,还包括原材料所带入的缺陷与瑕疵。目前 ,织物疵点的检测主要是依赖于人眼的识别。由于人的生理、心理等原因以及外界的环境干扰 ,使得人工检测效率低 ,达不到所?

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